李艳涛
- 作品数：20 被引量：40H指数：5
- 供职机构：重庆大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 一种隐私保护的分布式加速资源分配方法及系统
- 本发明涉及一种隐私保护的分布式加速资源分配方法及系统，属于信息通信技术领域。该方法和系统结合参数化分布式动量法与推‑拉分布式资源分配算法，实现有向网络中的加速资源分配；通过状态分解方案将隐私相关变量分解为两个变量，一个变...
- 吕庆国胡汉卿邓绍江陈宸张可可李华青李冬周豪周昱江李艳涛廖晓峰
- 一种使用零和结构扰动实现隐私保护的分布式对偶平均推送优化方法
- 本发明涉及一种使用零和结构扰动实现隐私保护的分布式对偶平均推送优化方法，属于信息通信技术领域。本方法针对现有的去中心化算法中，信息通过有线或无线通信网络连续传输，可能会导致正常节点的敏感的私有信息泄露的问题，提出一种有效...
- 吕庆国张可可廖晓峰陈英珏邓绍江李华青李艳涛李冬
- 一种基于混沌的JPEG2000图像加密算法被引量：5
- 2009年
- 首先设计出一个性能优异的基于混沌系统的矩阵置乱算法。由于JPEG2000图像小波变换后的重要信息多集中在小波系数的低频系数部分,图像加密算法只选择了小波系数的低频分量进行置乱加密。算法巧妙地避免了以往基于JPEG2000图像加密的一些缺点,很好地将加密、解密与图像的编码、解码相结合。最后,实验验证并分析了算法的可行性和优越性,实验证明该算法复杂度高、保密性好、加密效率高,而又未明显降低图像的压缩率,具有很好的加密特性。
- 邓绍江李艳涛张岱固杨吉云
- 关键词：混沌系统图像加密JPEG2000
- 一种基于重构概率Wasserstein自编码器的用户持续认证方法、系统
- 本申请提出了一种基于重构概率Wasserstein自编码器的用户持续认证方法及系统，包括收集用户与移动设备交互的行为数据，经标准化处理和分割后，将采样数据输入预先训练的重构概率Wasserstein自编码器进行编码解码得...
- 王奕超李艳涛
- 基于相继干扰消除和跨层并发传输的物联网数据聚合调度被引量：10
- 2021年
- 近年来物联网在许多军事和民用领域(灾后恢复、环境监控和军事对抗等)展现出蓬勃的应用前景,而在实际应用中,为了维护终端数据的新鲜度,必须以尽可能低的时延来完成数据聚合调度,从而为用户提供及时准确的数据服务.但是,受信号干扰的影响,最低时延数据聚合调度问题已被证明是NP(Non-deterministic Polynomial)难问题,而如何设计低时延的数据聚合调度算法是物联网领域的研究热点.现有面向传统物联网(如无线传感网)的解决方案通常采用逐层调度方法和干扰避免技术来实现,减少了可并发传输的链路数目,不利于降低数据聚合时延.值得关注的是,相继干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)技术作为一种简单而强大的多包接收技术,是研究者近年来取得的重大突破,而如何结合SIC技术来设计物联网低时延数据聚合调度算法具有非常重要的理论研究意义.因此,本文以最大程度地增加可并发传输的链路数目为目标,利用跨层并发传输的思想来进行数据聚合调度,并结合SIC技术来实现链路调度,提出了一种新颖的低时延数据聚合调度算法.实验结果表明,与现有算法相比,本文所提算法在数据聚合时延优化方面最多可达43.8%.
- 焦贤龙郭松涛黎勇李艳涛向朝参
- 关键词：最短路径树物联网
- 无线网络能量优化及数据通信研究
- 无线传感器网络和WiFi网络的出现和发展为人类的日常生活提供了极大的方便，尤其是一系列以人为中心的应用，例如辅助生活、跌倒检测和紧急响应等。在这些应用中，传感器节点的能量消耗和数据通信是无线网络发展的瓶颈。因此，本文对无...
- 李艳涛
- 关键词：无线网络数据通信HASH算法
- 一种基于对抗自动增强混合网络的指静脉识别方法
- 本发明涉及一种基于对抗自动增强混合网络的指静脉识别方法，属于指静脉识别技术领域。该方法包括：S1：获取原始手指图像数据；S2：构建对抗自动增强混合网络，包括混合增强网络和分类器，混合增强网络包括策略增强网络和神经增强网络...
- 李艳涛唐丛艺
- 基于扩散模型的医学图像异常检测方法
- 本发明涉及一种基于扩散模型的医学图像异常检测方法，属于医学图像异常检测领域。该方法包括：S1：获取医学图像，包括健康样本和异常样本；S2：构建Mem‑DDPM模型，包括扩散模型块和记忆模块；S3：训练Mem‑DDPM模型...
- 李艳涛周连吕庆国
- 一种带宽受限场景下的量化分布式自适应在线优化方法及系统
- 本发明涉及一种带宽受限场景下的量化分布式自适应在线优化方法及系统，属于信息通信技术领域。本方法和系统同时将随机量化器和自适应梯度算法结合到分布式在线算法中，能够在带宽受限的场景下实现算法自适应收敛。本发明提供的技术方案不...
- 吕庆国陈宸张可可廖晓峰邓绍江李华青李艳涛李冬
- 基于深度学习的K近邻图迭代静脉识别算法研究
- 2024年
- 深度学习在计算机视觉中具有强大的特征表达能力,近年来广泛应用于静脉特征的提取与识别。通常,基于深度学习的静脉识别模型在训练阶段,每次仅输入1幅图像及其对应的标签,学习图像与标签之间的映射关系,然而,这种每次只处理单幅图像的方法,难以捕捉不同类别多幅静脉图像之间的关系。为了解决该问题,提出一种基于深度学习的K近邻图迭代静脉识别算法。用较优的深度学习模型提取掌静脉图像特征;利用K近邻算法通过特征距离在训练集中选出最近的K幅图像及其标签,通过这些特征向量生成标签传播矩阵和标签矩阵;利用图迭代算法预测待分类图像的标签,完成分类。在香港理工大学和同济大学提供的掌静脉数据集上进行实验,最高识别精度分别为99.67%和92.72%。
- 王闪闪巩长庆秦华锋王军李艳涛杨数强
- 关键词：生物特征识别K近邻算法
